DeepSeek ทุ่ม 7.4 พันล้านดอลลาร์ คว้าตัวอัจฉริยะจุฬาฯ และเปิดตัว V4 สามแนวรบไล่ล่า OpenAI

ในช่วงครึ่งแรกของปี 2026 ดีพซีค (DeepSeek) ได้เดินเกมสามด้านที่ประสานกันอย่างลงตัว ซึ่งเผยให้เห็นกลยุทธ์ของ AI แล็บสัญชาติจีนในการลดช่องว่างกับ OpenAI และ Anthropic โดยบริษัทได้ดึงตัวนักวิจัยชั้นนำด้าน knowledge distillation จากมหาวิทยาลัยชิงหัว ปิดดีลระดมทุนมูลค่า 7.4 พันล้านดอลลาร์ และเตรียมปล่อยโมเดล V4 ตัวเต็มในเวลาไม่กี่สัปดาห์ การเคลื่อนไหวแต่ละครั้งส่งสัญญาณถึงความทะเยอทะยาน และเมื่อรวมกันแล้วก็คือกลยุทธ์ที่ชัดเจนในการเร่งวงจร R&D และแข่งขันในระดับแนวหน้า

1. ยวี่เสียน กู นักวิจัยระดับโลกด้าน distillation ร่วมทัพดีพซีค

เมื่อวันที่ 5 กรกฎาคม 2026 สำนักข่าว Tencent News รายงานว่า ยวี่เสียน กู (Yuxian Gu) ผู้สมัครระดับปริญญาเอกจากมหาวิทยาลัยชิงหัว ผู้ชนะรางวัลทุนอัจฉริยะพิเศษบัณฑิตศึกษาแห่งชิงหัวประจำปี 2025 และผู้รับทุน Apple Scholars Award และทุน Ant In-Tech Scholarship ประจำปี 2025 เดินทางมาร่วมงานกับดีพซีคอย่างเป็นทางการ ชื่อของกูปรากฏอยู่ในรายชื่อผู้เขียนบทความวิชาการของ DeepSeek V4 แล้ว

กูเป็นผู้เขียนหลักของ MiniLLM (ICLR 2024) ซึ่งเป็นบทความสำคัญเรื่อง on-policy knowledge distillation สำหรับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ที่ได้รับการอ้างอิงเกือบ 5,000 ครั้ง งานวิจัยของเขาเน้นที่การฝึกและใช้งาน LLMs อย่างมีประสิทธิภาพภายใต้ทรัพยากรการคำนวณที่จำกัด ซึ่งสอดคล้องกับปณิธานของดีพซีคที่ว่า "เมื่อฮาร์ดแวร์มีจำกัด นวัตกรรมด้านอัลกอริทึมคือกุญแจสำคัญในการก้าวข้ามคอขวดด้านการประมวลผล"

การจ้างงานครั้งนี้เกิดขึ้นในช่วงเวลาสำคัญ รายงานทางเทคนิคของ DeepSeek V3 ระบุถึงการกลั่นกรอง (distill) ความสามารถในการให้เหตุผลจากโมเดลซีรีส์ R1 วิธีการ MiniLLM ของกูที่ใช้ reverse KL divergence สำหรับ generative distillation สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพและโครงสร้างต้นทุนของโมเดลในอนาคตได้โดยตรง

2. ทุน 7.4 พันล้านดอลลาร์ มูลค่าบริษัท 52-59 พันล้านดอลลาร์

ดีพซีคปิดรอบการระดมทุนจากภายนอกรอบแรกเมื่อวันที่ 16 มิถุนายน 2026 ระดมทุนได้ประมาณ 7.4 พันล้านดอลลาร์ (5 หมื่นล้านหยวน) ด้วยมูลค่าบริษัทหลังการระดมทุน 52 ถึง 59 พันล้านดอลลาร์ รอบนี้ทำให้ดีพซีคเป็นสตาร์ทอัป AI ที่มีมูลค่ามากที่สุดในจีน

เงื่อนไขสำคัญของดีล:

• เทนเซนต์ (Tencent) ลงทุนประมาณ 1.4 พันล้านดอลลาร์ (1 หมื่นล้านหยวน) ในฐานะนักลงทุนหลัก
• CATL ผู้ผลิตแบตเตอรี่รถยนต์ไฟฟ้ารายใหญ่ที่สุดของโลก ลงทุนประมาณ 700 ล้านดอลลาร์ (5 พันล้านหยวน)
• ผู้ก่อตั้ง เหลียง เวินเฟิง (Liang Wenfeng) นำเงินส่วนตัวลงทุนประมาณ 2.85 พันล้านดอลลาร์ (2 หมื่นล้านหยวน) เพื่อคงไว้ซึ่งการควบคุม
• มีนักลงทุนสถาบันเข้าร่วมน้อยกว่า 10 ราย

เงินทุนจำนวนนี้เป็นขุมทรัพย์สำคัญในการจ้างบุคลากรระดับสูงอย่างกู การจัดหาพลังงานคำนวณมหาศาลสำหรับการฝึกโมเดลระดับ V4 (1.6T พารามิเตอร์ MoE) และการรักษาราคา API ให้ต่ำกว่า OpenAI และ Anthropic อย่างมาก

3. โมเดล V4: เปิดตัวพรีวิวแล้ว ตัวเต็มมาเร็ว ๆ นี้

ดีพซีคปล่อย โมเดลพรีวิว V4 (เปิดน้ำหนักแบบโอเพนซอร์สภายใต้สัญญาอนุญาต MIT และ Apache 2.0) ระหว่างวันที่ 22-24 เมษายน 2026 รายงานของ Tencent News ระบุว่า "V4 正式版" (เวอร์ชันทางการ/สมบูรณ์) จะเปิดตัวในช่วงกลางเดือนกรกฎาคม 2026

ตระกูล V4 ประกอบด้วยโมเดล Mixture-of-Experts สองรูปแบบ :

• V4-Pro — พารามิเตอร์รวม 1.6 ล้านล้าน เปิดใช้งาน 49 พันล้านต่อโทเคน หน้าต่างบริบทความยาว 1 ล้านโทเคน
• V4-Flash — พารามิเตอร์รวม 2.84 แสนล้าน เปิดใช้งาน 13 พันล้าน หน้าต่างบริบท 1 ล้านโทเคนเช่นกัน

ทั้งสองรุ่นปล่อยน้ำหนักบน Hugging Face และมี API endpoint ในราคาที่ถูกกว่าโมเดลแนวหน้าของสหรัฐฯ มาก โดย input มีราคาประมาณ 1/34 ของ Claude Opus 4.7

4. NIST ยืนยัน V4 แรงที่สุดในจีน แต่ยังมีช่องว่าง

เมื่อ วันที่ 1 พฤษภาคม 2026 หน่วยงาน Center for AI Standards and Innovation (CAISI) ภายใต้ NIST ของสหรัฐฯ เผยแพร่ผลการประเมิน โดยระบุว่า "DeepSeek V4 เป็นโมเดล AI ของสาธารณรัฐประชาชนจีนที่มีความสามารถมากที่สุดเท่าที่ CAISI เคยประเมิน" ในโดเมนไซเบอร์ วิศวกรรมซอฟต์แวร์ วิทยาศาสตร์ธรรมชาติ และการใช้เหตุผลเชิงนามธรรม สำนักข่าวบลูมเบิร์ก (Bloomberg) รายงานผลการค้นพบเดียวกัน

อย่างไรก็ตาม ผลการประเมินของ CAISI ยังชี้ด้วยว่า V4-Pro ล้าหลังโมเดลแนวหน้าชั้นนำของสหรัฐฯ อยู่ประมาณ 8 เดือน ในด้านการให้เหตุผลและคณิตศาสตร์ ในแง่คะแนน Elo โดยประมาณ V4 Pro ทำได้ราว 800 คะแนน ขณะที่ GPT-5.5 ทำได้ 1260 คะแนน

นี่คือประเด็นสำคัญ: การถูกยกย่องว่าเป็น "โมเดลจีนที่ทรงพลังที่สุด" ยืนยันความเป็นผู้นำของดีพซีคในจีน แต่ก็เป็นการตีตราช่องว่างกับ OpenAI และ Anthropic ต่อสาธารณะด้วย

กลยุทธ์ที่ประสานกัน

ทั้งสามการเคลื่อนไหวสอดคล้องและหนุนเสริมซึ่งกันและกัน:

• การจ้างยวี่เสียน กู นำความเชี่ยวชาญระดับโลกด้าน distillation เข้าสู่ดีพซีคในเวลาที่กำลังจะปล่อย V4 ซึ่งเป็นโมเดลที่ใช้เทคนิค distillation อยู่แล้ว วิธีการของกูสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพและโครงสร้างต้นทุนของโมเดลในอนาคตได้โดยตรง ทำให้ดีพซีค 'ทำมากได้น้อยลง'

• การระดมทุน 7.4 พันล้านดอลลาร์ เป็นขุมทรัพย์ในการจ้างบุคลากรเก่งอย่างกู จัดหาพลังงานคำนวณมหาศาลสำหรับฝึกโมเดลระดับ V4 และรักษาราคา API ให้ต่ำกว่าคู่แข่งสหรัฐฯ

• การปล่อย V4 ตัวเต็ม คือยานพาหนะผลิตภัณฑ์ที่ต้องพิสูจน์ว่าดีพซีคสามารถลดช่องว่าง 8 เดือนที่ NIST ชี้ให้เห็นได้ เป็นการแสดงต่อสาธารณะว่ากลยุทธ์ได้ผล

บทสรุป

ดีพซีคลงแข่งเพื่อเร่งวงจร R&D ด้วยการฉีดเงินสด ดึงดูดผู้มีความสามารถด้าน distillation และผลักดัน V4 สู่การใช้งานจริง ทั้งหมดเพื่อลดช่องว่างที่วัดได้กับโมเดลแนวหน้าของสหรัฐฯ ให้เร็วที่สุด ความสำเร็จของกลยุทธ์สามด้านนี้ขึ้นอยู่กับว่าการคิดค้นอัลกอริทึมสามารถชดเชยข้อจำกัดด้านฮาร์ดแวร์ได้เร็วเพียงใด และโมเดสรุ่นต่อไปจะทำให้ช่องว่าง 8 เดือนลดลงได้หรือไม่